基于气象大数据的人工智能学习方法及种植设备技术

本发明专利技术提供一种基于气象大数据的人工智能学习方法及种植设备，先针对目标植物设置多个环境参数组合策略，目标植物对应有N个环境参数，至少一个环境参数对应至少两个历史年份，一个环境参数组合策略中包含有N个环境参数以及各环境参数对应历史年份的取值；然后将目标植物的多个环境参数组合策略中的每一个环境参数组合策略下发给至少一个客户端以便客户端根据接收到的环境参数组合策略对目标植物的生长环境进行控制，然后根据客户端的反馈信息从目标植物的多个环境参数组合策略中选择出至少一个作为推荐环境参数组合策略以下发给后续申请该目标植物的客户端以进行环境参数控制，使得植物处于最佳的生长环境，提升产量的同时将能量消耗水平降到最低。

Artificial intelligence learning method and planting equipment based on Meteorological big data

The invention provides a method of learning and planting equipment of meteorological data based on artificial intelligence, the first target plant is provided with a plurality of environmental parameters combination strategy, target plants corresponding to N environmental parameters, at least one environmental parameter corresponding to at least two years of history, an environmental parameter combination strategy contains a value of N environmental parameters and environmental parameters corresponding to each year; each environmental parameter combination strategy target plant multiple environmental parameters combination strategy to the at least one client so that the client is controlled according to the growth environment parameter combination strategy received on target plants and then, and then according to the client's feedback information from the target plant multiple environmental parameters combination strategy is selected as the recommended at least one environmental parameter combination strategy for the follow-up to the following The target plant's client is controlled by environmental parameters, so that the plant is in the best growth environment, and the energy consumption is reduced to the minimum while the output is increased.

【技术实现步骤摘要】
基于气象大数据的人工智能学习方法及种植设备
本专利技术涉及智能农业领域，尤其涉及一种基于气象大数据的人工智能学习方法及种植设备。
技术介绍
在智慧农业中，对农植物生长环境参数(如光照量、光照辐射量、温度、湿度等)的有效控制成为产品质量好坏的一个重要焦点；控制得越好，农植物就生长得越好，产量就越高，并且能量消耗水平最低，如此取得的经济收益也就越可观。目前在植物箱、植物柜、植物大棚乃至植物工厂中应用的环境参数控制系统主要通过以下两种方式实现：方式一：由用户预先手动设置环境参数，然后控制环境参数在预设值附近波动以满足预期；方式二：感知外部的环境参数，通过实施采集的外部环境参数作为标准来实现种植植物环境内部的环境参数和外环境参数的同步，从而达到植物的较佳生长环境。但实际上农植物种类繁多，现有的植物环境参数控制方法就显得有局限性；对于方式一来说，预设值的具体设置参数对一般用户来讲难度很大，非专业用户无法有效设置参数，因此很难设置到适合植物生长的最佳环境参数，再者就是每种植物都需要去预设环境参数，对用户来说这显得非常繁琐，体验极其不好；对方式二来说，种植环境可能跟植物需要的环境相差很大，以至于有本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于气象大数据的人工智能学习方法,其特征在于，包括：将目标植物的多个环境参数组合策略中的每一个环境参数组合策略下发给至少一个客户端，所述目标植物对应有N个环境参数，每一个环境参数设置有对应的历史年份且至少一个环境参数对应至少两个历史年份，一个环境参数组合策略中包含有N个环境参数以及各环境参数对应历史年份的取值，所述N大于等于1；接收所述客户端根据接收到的环境参数组合策略对所述目标植物的生长环境进行控制后对该环境参数组合策略的反馈信息；根据接收到的所述反馈信息从所述目标植物的多个环境参数组合策略中选择出至少一个作为推荐环境参数组合策略。

【技术特征摘要】
2017.04.13 CN 20171024090071.一种基于气象大数据的人工智能学习方法,其特征在于，包括：将目标植物的多个环境参数组合策略中的每一个环境参数组合策略下发给至少一个客户端，所述目标植物对应有N个环境参数，每一个环境参数设置有对应的历史年份且至少一个环境参数对应至少两个历史年份，一个环境参数组合策略中包含有N个环境参数以及各环境参数对应历史年份的取值，所述N大于等于1；接收所述客户端根据接收到的环境参数组合策略对所述目标植物的生长环境进行控制后对该环境参数组合策略的反馈信息；根据接收到的所述反馈信息从所述目标植物的多个环境参数组合策略中选择出至少一个作为推荐环境参数组合策略。2.如权利要求1所述的基于气象大数据的人工智能学习方法,其特征在于，将目标植物的多个环境参数组合策略中的每一个环境参数组合策略下发给至少一个客户端包括：接收客户端发送的植物品种集获取请求；向所述客户端展示所支持的各种植物信息；接收所述客户端下发的植物选择指令；根据所述植物选择指令确定出目标植物，并从该目标植物的多个环境参数组合策略中选择一个环境参数组合策略下发给该客户端。3.如权利要求2所述的基于气象大数据的人工智能学习方法,其特征在于，从所述目标植物的多个环境参数组合策略中选择一个环境参数组合策略下发给该客户端包括：判断所述目标植物的多个环境参数组合策略中是否存在未下发完毕的环境参数组合策略，如存在，则从未下发完毕的环境参数组合策略中选择一个下发给所述客户端，否则，从所述目标植物当前的推荐环境参数组合策略中选择一个下发给所述客户端。4.如权利要求1-3任一项所述的基于气象大数据的人工智能学习方法,其特征在于，将目标植物的某一个环境参数组合策略下发给一个客户端包括：从植物属性数据库中获取所述目标植物所属的地域以及生长周期；获取当前待下发环境参数组合策略中各环境参数对应的历史年份，从气象信息数据库中获取在所述地域所述历史年份内对应所述生长周期内各环境参数对应的取值；将所述各环境参数对应的取值随所述环境参数组合策略下发给客户端。5.如权利要求4所述的基于气象大数据的人工智能学习方法,其特征在于，从气象信息数据库中获取在所述地域所述历史年份内对应所述生长周期内各环境参数对应的取值包括：获取所述目标植物的种植时间；以所述种植时间为起点，以天为单位获取在所述地域所述历史年份内对应所述生长周期内各天的环境参数历史值；将某一环境参数的历史值...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄晓微，张伟，李长虹，唐必胜，周兆熊，黄敏，
申请(专利权)人：重庆光电信息研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50